llamafactory api
时间: 2025-01-08 21:11:38 浏览: 127
### LlamaFactory API 文档与使用实例
LlamaFactory 提供了一套完整的API用于模型训练、调整以及部署。通过命令`FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml`可以启动基于LoRA (Low-Rank Adaptation) 的微调过程[^1]。
对于希望深入了解如何利用LlamaFactory进行开发工作的开发者而言,官方提供了详细的文档资源:
- **安装指南**:介绍环境配置及依赖项安装的方法。
- **快速入门教程**:引导用户完成第一个项目的创建到运行全过程。
- **API 参考手册**:详尽描述各个模块的功能接口定义及其参数说明。
- **最佳实践案例集锦**:分享成功应用此框架解决实际问题的经验总结。
下面是一个简单的Python脚本例子展示怎样加载预训练模型并对其进行线性探针(linear probing)操作:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "your_model_path"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# 假设已经准备好了一个数据集dataset
for batch in dataset:
inputs = tokenizer(batch['text'], return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to('cuda')
outputs = model(**inputs)
```
上述代码片段展示了如何初始化一个因果语言模型(Causal Language Model),并通过给定输入获取相应的输出表示形式。
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